‘壹’ 大数据时代学生数据应该如何规范应谈谈你的看法
随着数据量的高速增长，数据的内在价值日益受到关注。数据量激增已经给各行各业带来深刻影响，以数据为研究基础的社会科学也不例外。目前，虽然文献的知识本质并没有随时代的变化而变化，但其符号、载体和记录复制方式正在发生翻天覆地变化；电子形式或网络空间中的文献正在向综合化方向发展，数字化、多媒体、可视化等正在成为文献记录、保存和传播的发展方向。面对这种形势，社会科学的研究方法、研究内容和学科疆界也在发生变化。在这一进程中， 我们面临的一个突出问题就是数据和信息的质量及其管理。虽然大数据无处不在，但社会科学研究者能够利用的毕竟只是其中极小一部分。一方面是数据和信息资源的数量无限增长，另一方面是人类对这些海量数据和信息资源的认知与利用能力还远远跟不上；一方面是有用资源具有明显稀缺性，另一方面又存在大量低质量的冗余信息。在海量数据和信息面前，如果没有数据管控，没有数据和知识挖掘、发现、组织、导航、表达的科学化管理过程，科研人员就有可能迷失在数据和信息的汪洋大海中。
‘贰’ 如何利用大数据撬动人力资源
当前全社会多领域正在经受着大数据浪潮的洗礼，人力资源管理领域也不能例外。商业智能工具帮助人力资源管理从单凭经验的模式逐步向依靠事实数据的模式转型；人力测评由主观性强的单一专家进行测评转向构建数学模型依靠大数据处理技术进行测评；企业招聘过程也正朝着越来越依靠社交网络和大数据技术的方向发展。
前不久，专注于大数据分析的人力资源公司“数联寻英”和雇主品牌咨询及招聘服务商HiAll联手推出了基于大数据的精准员工推荐模式及解决方案-人才雷达（Talent RADAR）。这是基于企业定制化的招聘需求，通过对社会化媒体及简历数据库中用户关系和文本描述大数据的定向挖掘，帮助人力资源主管通过社交招聘这一全新模式成功实现精准化、智能化、个性化的员工推荐和筛选，让招聘工作变得更为简单、高效和有趣。
基于大数据分析而产生人才雷达系统，不同于传统的人力资源办公管理系统（E-HR），它面向的是招聘的业务支撑和决策系统，并结合大数据社交网络数据挖掘和分析，提出一套同时面向求职者和招聘官的双向扩展匹配算法，既能让人力资源工作人员在茫茫人海中发现与职位需求高度匹配的专业人才，又能为求职者提供个性化的营销渠道，找到能够展现个人才华的最佳舞台。它的独特优势还体现在对各种社交网络如Linkedin、新浪微博、人人网等网络大数据的深度分析上，通过建立求职者的性格图谱、兴趣图谱和关系图谱，深入了解求职者的性格特点、兴趣方向和社交圈子。这些因素在招聘官最终决策和求职者人生职业规划中都占有重要地位。同时，人才雷达系统在企业内部员工推荐上的优势更为明显，通过对员工社交关系的延展和判断，系统不仅能精准发现与职位需求匹配的求职者，还能计算求职者与推荐者的信任关系及参与应聘的意愿度。
目前，越来越多的企业意识到数据在人力资源管理中的重要性，并希望将其运用到人力资源战略决策中。HiAll公司CEO曾舒煜先生提出：“通过数据分析和量化招聘渠道对人才引进产生影响，并建立有效的人才数据库，管理并持续积累人力资源方面的战略数据资产，是众多企业当前遇到的普遍挑战。”
据分析，传统的商业智能系统中用以分析人力资源的数据，大都是企业自身信息系统所产生的标准化和结构化的运营数据，低于企业可利用数据的30%，另外70%的非结构化和半结构化数据则广泛存在于以社交网络为代表的媒介之中。这也就意味着，企业一旦掌握了基于社交网络等媒介所产生的定向人才数据，就能够掌握获取优秀人才的先机。
谈到将大数据分析技术引入传统招聘行业，数联寻英的创始人、首席执行官周俊临先生强调：“数联寻英在招聘领域的大数据技术应用方面已有深厚的积累。现在我们将更进一步，从人力资源行业普适需求中切入，解决企业人力资源战略遇到的挑战，成为企业HR经营决策的参谋官。”
北京云基地大数据实验室创始合伙人，数联寻英投资人郑毅先生对大数据助力企业人力资源管理的前景充满期待。郑毅先生认为：“大数据时代的意义不仅在于数据体量之大，更在于大量的数据能够帮助企业进行科学决策，提升企业效率。人才雷达系统通过引入外部数据源以及最先进的算法，改变了传统人力资源管理中缺乏数据凭直觉与经验进行决策的不足。这一方式将对传统的人力资源管理产生革命性的变革，成为支撑企业招聘业务不可或缺的“外脑”。”
‘叁’ 大数据对未来教育的影响包括哪些
作为社会子系统重要的组成部分，教育也深受大数据来临的深刻影响。国外高校教学管理中，教育数据的挖掘也成为提高教学管理水平和教学质量的重要方式。美国的学校能够通过对学生数据的分析，以85%的精确度预测学生的升学率。[4]中国教育在当前社会转型影响下存在不少问题，通过正在形成的大数据技术，教育政策的制定、学习方案与评价方式的确立等，都将发生革命性变化。
1.渗透到教育的核心环节
教育和社会之间是哲学上的辩证关系，一方面，通过教育培养出能改变世界、创造世界的人才；另一方面，教育又深受当前社会氛围、国家体制、经济状况、文化传统等的影响。从当前来看，教育深受工业社会的影响。从18世纪中叶开始，整个世界开始受到工业革命的影响，市场的扩大和劳动时经验与技术的要求，对劳动力的素质提出了新的要求，实际的动手能力代替了过去注重个体层面的文化修养学习，能不能解决问题，成为衡量人才的标志。这种人才观对教育的影响是巨大的，这从美国实用主义哲学家杜威教育思想的流行可见一斑。
大数据时代的来临将会革新这种延续了近三个世纪的教育理念。美国着名的未来学家，当今最具影响力的社会思想家之一的阿尔文·托夫勒（Alvin Toffler）在他的着作《未来的冲击》中提出逗未来的教育地，他预测未来的教育要面对服务、面对创新，因此在家上学、教育空间设计、面向未来的学校界限的消失将成为趋势。[5]解决实际问题的能力作为大数据时代人才的能力之一，将渐渐淡出教育的逻辑起点位置，发掘知识、寻找联系、总结规律将成为大数据时代人才的重要要求。大数据时代教师将集中在挖掘学生与学习有关的表现，最适宜学生学习的方法，而不是依赖于定期的能力测试。教师分析学生知道什么，什么是最有效的学习路径。通过对在线学习工具等的分析，可以评估学生在线学习行为的长度，以及学生们如何获得电子资源，如何迅速地掌握概念。[6]
从我国实际情况来看，教育政策的制定与执行都是自上而下的，这种情况有利于政策的权威性与执行的效率，但是忽视教学与学生实际的弊端也客观存在。大数据时代将可以通过对教育数据的分析，挖掘出教学、学习、评估等符合学生实际与教学实际的情况，这样就可以有的放矢地制定、执行教育政策，从而为学生制定出更符合实际的教育策略。
2.重新构建教学评价方式
长期以来，教学评价活动主要是学校以及上级主管部门在听课和学生考试成绩的基础上对任课教师进行评价，或者教师根据学生考试成绩和作业成绩以及课堂表现等对学生进行评价。[7]教学评价活动促进了教师的教学和学生的学习，但是在细节方面还有待提高，比如教师在教学活动中，哪些教学方式是最为擅长也最容易为学生接受看学生在学习过程中，个体的学习习惯是什么，什么样的学习方式最容易掌握知识看这些细节可能需要大量的实践经验总结出来，短期的教学评价是难以实现的。
大数据技术通过对教师与学生长期行为进行分析，得出具有个性化的教学行为、习惯、方式。逗不得不承认，对于学生，我们知道的太少地。同样，我们也可能对教师知道的太少。大数据的到来，可以通过技术层面来评价、分析并进而提升教学活动。首先，教学评价的方式不再是经验式的，而是可以通过大量数据的逗归纳地，找出教学活动的规律。比如新一代的在线学习平台，就多出了行为和学习诱导的部分。通过记录学习者鼠标的点击，可以研究学习者的活动轨迹，发现不同的人对不同知识点有何不同反应，用了多长时间，以及哪些知识点需要重复或强调。[8]对于学习活动来说，学习的效果体现在日常行为中，哪些知识没有掌握，哪类问题最易犯错等成为分析每个学生个体行为的直接结果。其次，可以对学生进行多元评价，而不仅仅是知识掌握的单一维度。对学生的评价应该是多元的，特别是通过数据分析，可以发现学生思想、心态与行为的变化情况。比如，同一寝室，互相删除了联系方式，或者两者之间没有任何数据产生，同学之间的关系肯定出现了问题，通过数据分析，就应在学生心理与行为方面进行关照。如果通过文本分析、信息抓取分析出学生的近期情绪状态，很多悲剧可能就能避免。即使是掌握知识的单一维度，其因素也是多方面的，有的是记忆好，有的则是逻辑思维能力强，通过大数据技术，可以分析出每个学生的特点，从而发现优点，规避缺点，矫正不良思想行为。第三，教学评价跳出了结果评价的圈子，实现过程性评价。传统教学评价多是教的好不好，学的好不好，注重的是结果。而大数据时代可以通过技术手段，记录教育的过程。现在一些学校实行了电子课本，如果能记录下作业情况，课堂言行，师生互动，同学交往，并将这些数据汇集起来，不仅可以发现学生的特点，更不用为如何写期末评价费力了。
3.革新教育者教学思维
传统的教育大多是教育主管部门和教育者通过教学经验的学习与自己的总结，认为某些因素对教学活动很重要，从而一而再、再而三地强调。但是有些经验是不具有科学性的，常识有时会影响人们的判断。比如苹果公司就发现，笔记本电脑销售额的提升，常识认为的比如提高库存管理能力、提供员工更多的专业培训、做更为时尚的广告、促销等等，只能提升2%～9%的销售额，而把电脑屏幕和桌子呈70度角左右放置，却能高出其他电脑销售额的15%。70度角放置的电脑，因为反光会让人不舒服，从而诱使客户去搬动屏幕，一旦潜在客户与货物发生了肢体接触，他购买这个商品的可能性就上升了15%。[9]
大数据时代教师的教学思维需要从群体教育的方式转向个体教育，在教学过程中，可以真正做到因材施教，因人而异。传统教育也提倡因材施教，但是由于学生数量、教师精力、教育任务等制约，因材施教总是有些缺憾。大数据技术将给教师提供最为真实、最为个性化的学生特点，教师在教学过程中可以有针对性地进行因材施教。比如，在课堂学习过程中，哪些（或哪个）同学注意基础部分，哪些同学注意实践内容，哪些同学完成某一练习，哪些同学可以阅读推荐书目等等。这和网络购物相似，通过你过去的购买痕迹，网站就会分析出你的购物兴趣，从而有针对性地给你推送广告信息。
不仅如此，当学生在完成教师布置的作业时，也能通过数据分析强化学习。比如通过电子设备做作业时，某一类型的题目有几次全对，就可以把类似的题目跳过；如果某个类型的题目犯错，系统则可进行多次强化，这样不仅提高了学习效率，也减轻了学生的学习负担。
4.影响学校教育模式
学校教育是当前教育的绝对模式，适龄儿童、青少年都需要进入学校，通过教师的讲授进行学习。但是随着大数据时代的来临，这一教学模式可能会得以改变。2004年，澳大利亚人马丁开发了一个开源课程平台moodle，解决了来回奔波上课的问题。教师通过这个平台与学生互动，学习、考试、资料分发与上传等，都通过网站完成。2010年，这个平台数量已经达到了100万门户。2006年，孟加拉裔金融白领萨尔曼·可汗将自己的10分钟教学视频传到网上，几年后，这个网站注册用户达到了1000万。[10]
教育平台的开发，使网络课程得以飞速发展，2012年美国在线课程投资达到10亿美元以上。网络课程的发展给传统教学带来了巨大冲击，一方面，教育的方式将不再仅仅局限于学校教育；另一方面，教师的课堂教学出现新的替代模式。这种教育模式的革新，在大数据时代更有了存在的价值与意义。
传统教学模式有教师的督促、随时沟通、情感交流，是按照教学大纲按部就班地完成教学活动。这种教学模式有计划、有步骤，体现秩序性，但是在一定程度上也框定了学生的思维框架，学生的创新能力没有得到最大发挥。美国不少商业巨鳄都有辍学经历，甚至有的创业基金要求学生辍学才能发放。这当然不值提倡，但是，从一个侧面也反应出非学校教育，也同样具有创造能力的事实。大数据时代的来临，可以通过学生学习兴趣、在某一在线课程停留的时间、点击率、情绪反应等，推送更具有个性化的学习内容。这在知识爆炸的时代，显得尤为重要。此外，随着媒介社会化时代的来临，学生学习生活网络化已成事实，学生可以通过在线学习目前正在开设的课程，这对正在授课的教师是一种挑战。美国有个Udemy网站，老师根据自己上传视频的点击率获得报酬，2012年5月份，该网站上有的老师收入已经超过20万美元。随着技术的发展，以后教育网站将在大数据的支撑下，根据知识传播的形式、受众的兴趣不断优化教学内容、教学方式，为学生提供更高质量的学习内容。
‘肆’ 大数据对教学的影响
大数据对教学的影响
随着时代的发展和科技的进步，“大数据”时代悄然来临。随着硬件的高速革新化与软件的高速智能化，大数据时代也对高校教育领域产生了广泛而深刻的影响。大数据就其性质来说，不是产品，也不是一种技术，而是一个抽象的概念，有人将“大数据”形象地比喻成21世纪人类探索的新边疆，是以高度发达的信息网络技术为支撑，所呈现出的巨大数据信息，当然包括伴生的相关处理技术。大数据是近年来继云计算、物联网后的新技术热点。
大数据具有4V特性，包括海量的数据规模（Volune）、快速的数据流转和动态的数据体系（Velocity）、多样的数据类型（Variety）和巨大的数据价值（Value）。而就数据的实用价值，IBM认为还应具有第五个V特征，就是真实性（Veracity），在日常工作和学习中，数据信息真实性的好处不言而喻，对教育领域来说，更是最基本的要求与保障。要利用大数据时代的巨大资源为教育服务，教师的选取和甄别手段更显得尤为重要，从这个层面上来说，数据的真实性在一定方面上制约着教师教的内容和学生学的内容。
大数据时代给传统的教育提出了挑战，由于自身特点，它给教育提出了教育对象的个性化发展、教育方式的变革、教育观念的开放化、管理的科学化等要求，更有利于素质教育的开展。大数据时代的数据具有信息量大、形式多样、实时性强和价值多元等特性，因此教育模式和教育理念只有关注人的多样化发展才能培养出高素质人才。然而，与此相矛盾的是，传统的教学方式强调教师的主体地位，为了便于管理和保证教学效果，教师最有效也最轻松的方式就是以标准化来要求每一位同学，表现于统一的教材、统一的作业、统一的考核和对学生单一的评价方式上，这不仅不利于发挥学生的主动性，长此以往，更限制了学生的思维方式与视域，无法满足学生个性化发展和大数据时代对高素质人才的需求。
要想利用信息时代的数据更好地应用于教育，必须变革教学方式，对教师提出新的要求，教师不仅要树立终身学习的理念，还要更好地掌握学科前沿的动态信息，更好地利用数据的开放性、共享性等特点，充实学习内容，提升教学水平。以“慕课”和“小微课”平台的问世为广大学生所熟悉和利用，丰富和发展了在线教学模式，这更需要教师不断调整，告别传统的授业者的角色，以学生为主体，以技术为手段和平台，成为知识学习的组织者、引导者和评价者。
除了促进个性化发展、丰富学习内容和提高学习效率，大数据技术的应用更有利于教师掌握学生的身心发展规律。与传统的教师通过面谈、电话交流、家访及其他同学侧面反映和凭借工作经验判断学生心理特征等方式，应用大数据技术，分析和测量学生的心理特点，通过对以前遇到的实际问题的解决方式进行归纳和总结，这种体察方式不仅更理性，还可进一步对未来的心理状况进行有效预测，能促进教师更好地了解学生，还能有针对性地促进学习效果，提高学习能力。
大数据背景下，不仅革新教育理念，对高等学校的管理也提供了新思路。高等学校的信息化进程中会产生大量的数据，包括教师和学生信息、学籍和成绩信息、注册与选课信息等，利用大数据技术管理这些信息，对帮助学校资源管理和教学方法等方面将会产生极大的便利。目前，高等学校的信息化系统正不断发展完善。除数据管理、校园网络和远程教育系统外，还发展了图书馆信息管理系统、数字化校园等，如何对这些系统产生的大量信息进行系统分析，在信息化背景下建设优质高校就显得尤为重要。其中，教学管理、学习行为、教学评估等，均受到大数据的影响。
在教育领域如何利用大数据及其相关技术促进教育发展，是一个漫长的过程，在此过程中机遇与挑战并存，作为教育人士，我们应抓住机遇，迎接挑战，紧紧握住时代的脉搏，更好地服务于教育。
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‘伍’ 大数据时代校本教研转型策略及路径
大数据时代校本教研转型策略及路径
基于云、物联网、数据库技术以及人工智能和虚拟现实在教育中的广泛渗透，大数据时代正催生着一场场新的教育变革。现有的教研机制如何适应大数据主导的未来?基于大数据的运用如何创新校本教研思路和策略?如何依托大数据平台探寻到最佳的校本教研转型路径?这正是本文试图回答的问题。
一、大数据缺乏的传统教研局限性
我们生活在一个被几何级爆炸的数据包围的时代，我们的一切行为都在产生海量的数据，这些数据被称作“大数据”。[1]2大数据之“大”，并不仅在于“容量之大”，更大的意义在于可以借助云技术等手段，通过海量数据的筛选、整合和分析，解决新的问题，创造新的价值。大数据时代，传统校本教研形态已经滞后于时代的发展。
第一，以行政命令型为主的教研管理已不能适应教研发展的新趋势。传统的校本教研活动因其行政主导过多、任务驱动过强、互动生成较少、过程数据欠缺等，其教研形态存在着单一性、封闭性、滞后性与静态化的特点。教研活动更多执行的是“规定性动作”，大多数学校都是循着“期初学校安排教研计划—教研组按计划布置落实—分阶段组织教学展示或研讨—期末各部门进行教研总结”这样的模式进行。[2]在这样“齐步走”的统一步调中，教研的目光很难细致地聚焦到课堂真实疑难问题的研究上，研讨活动更少触及普遍学科规律探寻的应有深度。校本教研缺乏实实在在的研究历程，案例追踪缺少过程性资料的佐证。没有过程，缺乏实践数据的支撑，教研的有效性大打折扣，教研视野也很难有效拓宽。这种形态的教研活动，聚合性、开放性、创新性与动态性都明显不足，形式化、低效化特征突出。
第二，以经验帮带型为主的教研方式已不能适应教研发展的新态势。现如今，绝大部分学校对于大数据的认识和研究尚处于起步阶段，对于大数据在教育领域的探索和实践才刚刚开始。对于如何真正地将大数据应用于教研，反馈于教育，普遍缺乏深度的认识和操作的策略。究其原因，一方面是因为传统教研“自下而上的主题确认意识”缺乏，加上空间、时间以及技术设备的约束，教研内容无法直接唤起教师教研的内在需求，无法直接对其课堂产生辐射与效益，因此难以吸引教师深度参与。另一方面，面对新时期急剧变化的教研态势，更多的学校没有主动与时代对接，无法前瞻性地为教师提供思维自由碰撞的教研平台(比如活动前后讨论平台的提供)，无法适时、足量地为其提供教育科研所需要的数据支持与技术便利，教师教研的多元合作与深度拓展缺乏足够的凝聚与吸引。这样的教研必然无法在大数据时代展现应有的价值与活力。
二、大数据时代校本教研的转型策略
面对海量信息呼啸而来的大数据时代，面对以“移动互联和平板触控技术”为核心的云计算、云存储、云教育、云课堂、云教研叠加出现的全新教育态势，中小学校该如何应对这种前所未有的教育变革?有哪些好的教研策略与应用范式呢?
(一)核心视角转型：由关注“教”转向聚焦“学”
“师本”还是“生本”一度成为教研热议的话题。以“谁”为本体现的是一种教学观念的更新，更展现的是一种教学行动的选择。传统的教学教研当中，学生主体的评价往往是最单薄的——听课者大多只能根据经验来假想学生的体验，这种隔靴搔痒式的评价弊端，源于一个重要因素的缺席——没有足够的数据源可提供学情分析与实证考据。
大数据时代的到来，恰恰能够对这种缺失作出有效转化。借助视频传输、数据收集、点对点终端、云存储服务器和个性化的数据分析软件等，能够从技术层面解决数据源缺乏的问题，对数据的全面处理和分析，可以让学生个体化的感受得以精准的量化与显现。学生在教学活动进程中的现实需求与即时心态，也可以经过技术的转化和动态整合分析变得可读、可视、可量化。这就为教研视角由关注“教”转向关注“学”提供了强大的技术支持与解读保障，为学情的研究与预判提供了更为鲜活的素材。我们甚至还可以利用流媒体视频和数据分析等手段，帮助教师跟踪学生的即时学习情况，从而根据他们的能力等级水平制订相应的教学计划并调整策略方案，更好地开展有针对性的个性化学习研究。
借助大数据的运用，课堂有了一个全新的观察视角，教学研讨有了一个全新的视点，站在学生学情分析与预判的角度去改变教师的教学行为已经成为可能。当技术能够帮助我们了解每个学生的需求之后，绵延了两千多年的“因材施教”思想，是否离我们更近一些?
(二)常态方法转型：由经验重复转向数据实证
传统的校本教研往往是经验式的。我们总是主观地揣定某些教育因素对学生很重要，哪些变量对课堂有影响，然后，再依据自己的判定，通过一次次反复的实践来验证这些主观经验的可靠性。这种以经验为主导的传统教研往往存在着主观化、臆测式、灵感型的缺陷，常常容易出现“问题不够‘草根’、目标比较宽泛、实证相对缺乏”等状况。研究后与研究前相比，对问题的认识高度与解决程度并没有质的提升。究其原因，是研究之前没有深入的问题质疑和数据调查，研究中缺乏足够的数据比对和逻辑分析，研究后少了细致的演绎分析及实践认证。
大数据时代的来临，为有效解决经验重复型教研的痼疾找到了凭借和方向。依据实验数据的收集、整理和分析所得，能有效确立教研主题，让研究直指现实问题的解决；依托“云教研、云管理”平台，过去无法收集与分析的数据都被新的技术手段赋予了获取的可能，为有效展开问题的探究与课题的论证提供了技术保障。这种依托数据实证的教研更加具有科学性、逻辑性和说服力。正如魏忠博士在《教育正悄悄发生一场革命》一书中所说：“教育将继经济学之后，不再是一个靠理念和经验传承的社会科学和道德良心的学科，大数据时代的教育，将变成一门实实在在的实证科学。”[1]3明确的目标监控、海量的数据支撑、清晰的过程性案例资料，强大的数据分析与论证，配以与之紧密融合的教与研创新平台，让教研更加充满创新与活力。
(三)实践模式转型：从零散问题研究转向系列项目研究
“指令式”、任务驱动式教研在我国中小学普遍存在，其被动接受式的研究心态、直指结论的研究方式、以分散点状活动替代系列研究实践的研讨模式，让校本教研难以贴地而行，最终导致教研成果的可信度、可推广度不高。新时期的教研必须从形式化、表层化、零散状的教研形态中转变出来，向主题化、系列化、课题化、项目化教研转型，这也是由大数据时代的教育和研究特点所决定的。
大数据时代，由于教学平台、教研平台、管理平台已经有效对接，各个层面、各个系列的数据已经可以共享到大教育的“云平台”，大数据技术将较娴熟地运用于课堂和教研的方方面面。无论是自上而下的数据调用，还是自下而上的数据收集，都已经或者能够成为中小学教育教研的常态。技术手段的创新与变革，为教育大数据的储存、整合、分析创造了条件。“苏醒的数据能够说话”，尤其是当研究者开始自觉地、有意识地将数据采集、转化和运用，当作一种大数据时代系列性、周期性、可比对性的常态研究去做，这种经过甄别、筛选的数据，将成为主题教研、项目研究的最强有力的实证，也必将给那些原本因为技术或条件限制无法便利地获取研究数据而苦恼的教师们带来教研思路的突变，并将最终实现校本教研的实践模式由零散问题研究向系列项目研究转型。
三、大数据时代校本教研的转型路径
(一)“云课堂”研究：技术与数据更好地服务于“学”
新技术就在身边，你用与不用，它都在那里。苏州工业园区星海小学让“ipad进课堂”，以数字技术带动教学教研，为我们提供了研究大数据运用的全新视角。2014年，该校开启了以移动网络为平台、ipad为终端的实验教学，通过新技术的应用，构建了以生为本的“云课堂”，在很大程度上改变了传统“教”与“学”的方式。云课堂技术支撑的核心是“云计算”。它是一种计算方式，通过大量网络连接的统一管理和调度，将大量信息和资源按需向用户提供服务。这种全息服务的网络就叫作“云”。“云”就像一个专业的“信息提款机”，其强大的信息技术和极为丰富的立体数据资源，为学生的学、教师的教、团队的研搭建了多维互动的“云平台”。[3]
该校基于大数据时代教研方式转变的研判，并在充分调查、论证和研发的基础上，为师生数字化的学与研搭建了一整套自主的云存储服务器，每个ipad上都安装了用于云存储和分享的“网盘精灵”，学生和教师都能在其中建立一个单独的存储空间，每位教师制作的课件、收集的实验数据等，都能在第一时间上传到服务器，全校师生都能在第一时间下载所需资源。各科老师还能借助无线平台和应用软件，协同开展数据上传下载、数据存储与分析的尝试与研究，许多或大或小的教研探究活动都在强大的数据平台支持下进行，网络教研让更多的教师提升了教研的动力。比如，英语学科将ipad接入课堂后，学生可以在家里录制自己朗读和吟唱的视频，上传到“网盘精灵”，为教师即时了解学生学习状态和学习成效，提供了第一手的研究和分析资料。鲜活的数据让教学的跟踪与预判成为常态。[4]
再比如，亚洲教育网自主研发的“三网智慧泛教育云平台”，就是一种“三网融合、泛在学习”的公共智慧云，它利用云计算、物联网和虚拟化等新技术来升级校园网、城域网，其创建的“教育云+互动电视+电子书包”新模式开启了教育信息化新纪元，为全方位、大范围地实现多校、多地教育资源共享、教育成果分享、教学研的互动打下了基础。[5]10-11
(二)“实证研究”：加强数据论证，探寻“普适”规律
近些年，依托于数据实证的教研探索已然展开，微格教研、片段教研、主题教研等应运而生。这些教研模式大多采用的是“实证研究”的方式。它们都是通过对研究对象大量的观察、实验和调查，获取客观数据，从个别到一般，归纳出事物的本质属性和发展规律的一类研究方法。这些教研模式以问题研究为基础，以教学案例为载体，以数据分析为根据，对教学教研工作进行了微格化、片段化、前置化和主题实践性论证，依托数据探寻规律，教研成果更加清晰、显性、有效。
近几年，上海静安区开始在7所幼儿园和9所小学试点实施“社会性与情绪能力养成”实践项目研究。经过近百名教师长达四年多的摸索和改进，如今，静安区小学阶段的“社会性与情绪能力养成”课程正逐步走向成熟，其研究方法之一就是“实证研究”。他们以“社会性情绪”项目为主题，探索出依靠“数据终端”去记录每一个学生、每一堂课、每一个环节表现的数据收集方法。例如，在一节拥有六个环节的课堂上，大部分时间内学生的节奏都是紧密跟随教师，但是在某个环节，大多数学生停留的时间远远超过了教师。这就提醒我们，这个环节需要着重研究，需要调整，也许这个部分的内容非常吸引学生，也有可能这部分内容难度较高，他们需要更多的时间来阅读与消化。这种借助大数据进行教研探索的方法也适合于我们在课堂中更有效地去捕捉学生点滴行为的微观研究。可以这样说，大数据时代的到来，让跟踪每一个数据成为可能，从而让研究“人性”成为可能。而对于教育研究者来说，我们将比任何时候都更接近发现真正的学生。
(三)“项目研究”：用证据支撑评价，用项目推进教研
2014年，苏州市教育局设立了“义务教育质量综合评价改革”等五大教改项目，从全市范围遴选了50所特色鲜明的学校组建项目学校共同体，推进项目研究的实施。在研究过程中，各项目学校有效地借助云计算、物联网和虚拟化等新技术来升级校园网，努力将云技术与物联网进行高度融合，对全方位、个性化的过程数据和研究资源的上传、存储、整合与分析进行了必要的硬件配置和软件开发，然后在严格的过程管理中依托平台、依托案例、依托数据开展系列主题研究和项目实践论证。目前，项目研究进展顺利，也取得了可喜的成果。以苏州工业园区星海小学为例，学校以“十佳”取代“三好”，推出了“十佳星海娃”多元评价体系，率先开启了苏州市“义务教育质量综合评价改革”的实践与研究。项目研究中，全面的资源和个性化的数据收集与分析是项目推进的基础，研究的进程中共享研究资源、分享教育成果，使研究者与被研究者实现有效互动是研究成功的关键。为有效地整合资源，显化数据，苏州工业园区星海小学推出了“星海娃”自主申报、“四叶草”积点奖章、金点子征集、小公民系列招募等个性化实践案例，拓宽了评价体系，丰富了评价数据。与“星海娃”评价体系相配套，苏州工业园区星海小学还创新出“四叶草”小公民实践中心等多元评价支撑系统，并着手开发“星海师生成长档案在线跟踪平台”，该平台全面支持绿色评价体系，以开放共享的“云”资源平台的无缝对接，消除学校、家庭及社会间的信息孤岛，以电脑、手机、电视、平板等多终端实现了教师、学生、家长的轻松上传与访问，从而有力地促进了绿色评价研究资源的优化配置。[5]281-282苏州工业园区星海小学项目建设试点的初步探索说明，数据实证让教研更加准确，更为科学，“用证据支撑评价，用项目推进教研”成了校本教研的一条可行之路。
‘陆’ 大数据时代背景下的教育该如何走
“大数据”是当今最热的概念之一，有人宣称掌握大数据的人可以像上帝一样俯瞰整个世界。进入2012年，大数据一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
大数据(big data)，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的创新沿着从数据到大数据，再到分析和挖掘，最后是发现和预测的方向发展。随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的人关注。各行各业更加意识到，谁能率先实现大数据，谁对大数据的挖掘更为深刻，谁就将抢占未来先机。
教育行业也不例外，2013年对于教育来说是传统育研究走向科学实证的重大机遇。值得我们思考的是，大数据将给教育带来什么?如何通过大数据更好的教育学生?大数据对于教育是福还是祸?
翻转课堂、MOOC和微课程是大数据变革教育的第一波浪潮
翻转课堂、MOOC和微课程的出现，改变了传统教育模式，从课堂老师滔滔不绝的讲解，到现在“视频再教育”。学生可以根据个人情况自主制定学习进度，老师可以根据学生在网上做题的情况，有针对性的了解学生学习上遇到的问题。传统课堂不再讲解新课，而成为学生当堂做作业、讲解问题或做实验的场所。
如果说翻转课堂只是一个触角的话，那MOOC的出现就是升华的翻转课堂。“视频再教育”得到进一步的提升，MOOC大规模开放在线课程，面对全球性的MOOC浪潮，中国的大学也开始行动。2013年，上海市率先引入中国式MOOC，推出了“上海高校课程源共享平台”。
MOOC的兴起，使“用视频再造教育”的学习模式迅速推广到高等教育，而且进展到可以通过选修MOOC获得学分、进入正轨教育的程度。清华大学、北京大学也相继开放了在线教育课程。
而微课程是对翻转课堂的回应，是学生自主学习不可或缺的资源。微课程是教学视频浓缩精华的微型课，主要用于学生的前期学习，目前，微课程已开始影响我国中小学信息化教学实践。微课程实践的积累，将导致微课程群的形成，微课程群的应用又会形成新的应用数据，将有利于大数据分析与挖掘、发现与预测的创新应用。可以说，教育领域的改革，首当其冲的就是大数据变革信息化教学。
大数据时代对于教育是福还是祸?
人们还没有来得及搞清楚信息时代是什么，数据时代己悄然来临。在大数据理念面前，大家各抒所见，有些人认为，大数据时代可以让教育者真正读懂学生。
相对于传统数据宏观的教育情况，大数据主要体现在微观层面。大数据使“经验式”教学模式变为“数据服务”教育模式。老师可以根据数据关注每个个体学生的微观表现，通过学生相关数据的分析，有针对性的调整教育方案，从而实现个性化教育。
一些支持大数据教育的人认为，大数据时代的教育将推动传统以“教师为中心”的教学方式向“学生为中心”教学方法的转变，推动“演员型”教师向“导演型”教师转型，从宏观群体走向微观个体，对于教育研究者来说，利用数据可以发现真正的学生。
而另一群人认为大数据是“换汤不换药”，实际上就是用大数据、云计算作为概念来包装以前的东西。虽然在线教育来势汹汹，却有“叫好不叫座”之态。以新东方为例，公开数据显示2012年底新东方在线网站于个人注册用户已逾1000万，而据新东方在线副总裁潘欣介绍，用户愿意付费的额度不高，在2012年新东方付费用户为20万，占比仅为2%。
目前主流的在线教育产品只是将线下的课程录制好搬到线上，这种模式实际上只是线下学习方式的简单复制，这样的学习方法还衍生了一些教育上的新问题：如何保证学习过程不会被中断、怎样确定是学生本人登录学习等。对于在线教育，只有学习主动性和控制力比较好的学生才能利用在线学习取得好的学习效果，而这些方面较弱的人将难以长期坚持，学习效果也可想而知。
‘柒’ 抢占“大数据时代” 先机
抢占“大数据时代” 先机
未来的医疗可能是这样的：“可穿戴设备”将收集到的人体生理数据传入云端进行分析处理，医生给出诊断或康复建议，甚至为个人定制健康全记录;
未来的教育可能是这样的：个人学习终端融入资源云平台，线上教育机构就会根据学生特点推送相关资讯、培训乃至未来职业发展方向，并贯穿于终身学习的全过程;
未来的交通可能是这样的：输入目的地，无人驾驶汽车就自动开启，并随时随地收集道路、车流量、障碍物数据，经过每秒几百万次的运算，选择最优路线抵达目的地;
未来的城市管理可能是这样的：为公共场所的休闲座椅安一个温度传感器，每天就可以判断出哪里的座椅温度最高，说明利用率高。这样，通过数据分析就可以科学安排公共基础设施，不断优化一个城市的治理。
能够把这些可能变为现实，进而改变诸多行业发展模式和创新路径的关键技术，就是大数据。尽管很多人还不太熟悉这个新兴的术语，但是大数据时代已经无可争议地来临了。当打开网页时频频跳入眼中的都是自己心仪产品的广告，当快餐企业开始根据“送外卖”的数据调整门店布局，当网络、阿里、腾讯三大互联网巨头上演争夺移动客户端的“三国演义”，这都是大数据以浪潮之势融入社会生活各个方面的明证。
大数据被称为“碎片中的智慧”，被视为驱动新一轮技术革命的关键力量，正在显现出巨大的经济价值。有消息称，大数据给谷歌公司带来的日均收入高达2300万美元，一年就有80多亿美元;“脸书”并没有多少实物资产，但上市后拥有1000多亿美元的市值，最重要的无形资产就是它的数据。根据麦肯锡咨询公司测算，大数据每年可为美国医疗服务业节省3000亿美元，使零售业净利润增长60%，帮助制造业在产品研发、组装等环节降低50%的成本。其核心就在于大数据可以帮助企业快速感知市场，推动业务从供给驱动转变为需求驱动、个性化订单驱动，进而改变商业模式，重构企业智慧。
大数据的重要价值日益凸显，也为越来越多的国家和企业所认识，并将其置于战略高度加以推动。美国将大数据定义为“未来的新石油”，将其视为另一种“国家核心资产”，并发布了“大数据研究与发展计划”;众多行业、企业开始使用并利用大数据作出变革，全球500强企业中90%以上的重要决策都取决于深入的数据挖掘和分析;不少创业者也扎根大数据开创自己的事业，有人甚至认为这是一个“万亿级别的机会”;数据技术产业包括数据采集、加工和应用，已经成为各路投资者角逐的对象。国内也有不少企业不遗余力地投入这片蓝海，比如很多金融机构利用“数据仓库”在市场上寻求商业效益，淘宝网、京东商城等电子商务网站则利用数据挖掘技术推送产品信息、发现潜在消费客户。
中国有6亿网民，手机设备持有量超12亿台，无疑将成为大数据最重要的市场，这也为转型期的中国企业提供了重大机遇，为经济发展提供了新的增长动力。抢占大数据浪潮的先机，广大企业要敏锐捕捉数据背后的商机，为客户提供精准服务，推动企业转型升级。与此同时，政府部门也要主动推进大数据产业化进程，推出相应战略规划，合理布局、建设和改造IT基础设施，同时推动隐私保护和公共信息公开等方面的立法，明确界定互联网数据商业化应用范围、确定数据滥用应承担的法律后果，提高数据市场交易的有效性、合法性。此外，还要资助大数据的基础技术研究，尤其是人才培养，以解决产业发展急需数据科学家、数据架构师的人才供给问题。
‘捌’ 当代学生应该如何应对大数据时代
这是必然的过程，平常心对待，竟然无法避免，就坦然面对，让时代来改变它，或者同化。。。
‘玖’ 国内大数据需求所面临的典型存储挑战
国内大数据需求所面临的典型存储挑战
大数据让零售无需店面，在最大限度降低投资同时，加快现金流周转效率。大数据使各行各业商家提高获取优质客户资源和提升利润空间的同时，也使竞争进入“一兵一卒”用户争夺战之中。
大数据时代，企业数据量和数据种类出现飞速增长。大数据时代，全球应用数量从几年前的以十万为单位计算，到了以百万为单位计算。10年前，IT从业人员只是以百万计算，数据生成来源也比较单一，但现在，IT服务使用者已经上升到十几亿的消费者，数据生成来源更为丰富，是名副其实的大数据时代。同时，IT资源的配置和管理要满足高度虚拟化或集群IT架构的需求。企业应用部署效率、业务稳定服务性能，以及动态有效满足OLTP和OLAP性能要求，直接决定着企业核心竞争力。企业要求存储更灵活、更动态、性能更稳定，以支撑大量用户对各种IT服务交付的能力。此外，大数据时代还需要集中、统一和自动化管理的功能。
中国市场针对大数据的需求所面临的典型的存储挑战：
1.业务关键型性能：就“存储是否能满足目前业务关键应用性能”的调查结果显示，接受调查人员（总计455名受访者）中28.1%表示在未来12个月考虑部署新型存储。36.5%用户在未来12-24个月考虑部署新存储。大数据时代，应用使用者的快速增加，对存储并行处理能力提出了更高要求。此外，生产应用虚拟化产生大量随机读取，这就对传统IOPs和时间延迟提出了挑战。
2.存储利用率：大数据时代数据量快速增加。如何通过存储容量优化，降低存储容量和网络资源需求，降低数据保护过程对生产环境的性能影响，是控制大数据存储新增开支的关键。
3. 容量优化系统性能：为了提高存储资源利用率和业务连续性，存储厂商近年纷纷推出各种企业级功能。为了降低存储管理强度，中端以上存储具有多种工作负载性能监控、动态资源配置和自动化端对端管理功能。然而，传统存储控制器处理能力有限，启动这些企业级功能需要消耗存储控制器资源。用户往往要在存储资源优化和生产性能之间做取舍。
4.在大数据时代如何利用各种已有存储资源，为大数据时代的业务发展提供高可扩展和业务连续性是关键。传统存储下，不同厂商的存储之间无法实现快照、复制、备份和恢复，由此带来数据保护的大量开支。同时，带来存储资源浪费。
大数据环境对系统性能要求非常苛刻，要满足应用OLTP和大数据分析OLAP，以及业务关键型应用的低延迟需求，传统地通过增加控制器和硬盘这一解决方式不仅带来高昂的采购、运维成本和占地空间成本，而且还会导致资源的闲置，从而进一步降低了企业的IT总拥有成本。